Увеличение пропускной способности железнодорожного контейнерного терминала

Увеличение пропускной способности железнодорожного контейнерного терминала

Проблема:

«РУСКОН» – одна из крупнейших компаний России в сфере внешнеторговых контейнерных перевозок. Компания обратилась к консультантам из Dilibrium, чтобы найти оптимальное решение для модернизации одного из своих объектов – контейнерного ж/д терминала. Задача состояла в определении максимальной пропускной способности контейнерного терминала, а также отдельных его составляющих, таких как:

Кратко об объекте оптимизации:

Для поиска оптимального варианта модернизации объекта консультанты решили смоделировать несколько различных сценариев развития терминала.

Решение:

Было принято решение разработать цифрового двойника терминала в виде имитационной модели в среде AnyLogic с высоким уровнем соответствия реальному физическому объекту, где расхождение между результатами виртуальной эксплуатации и фактическими данными было бы в пределах 5%. Цифровой двойник позволяет достичь высокой точности моделирования и учесть большое количество параметров, нелинейные, неочевидные или неизвестные зависимости и причинно-следственные связи.

Кроме точности, технология имитационного моделирования, в отличие от аналитического, позволяет разворачивать процессы во времени, например, ускоряя их: за несколько минут можно смоделировать несколько месяцев или лет и провести множество экспериментов.

Точкой входа модели стал приход составов с гружеными контейнерами на сортировочную станцию РЖД, после чего с учетом расписания движения транзитных поездов производились манёвровые работы по перемещению вагонов на ж/д пути объекта заказчика. Точка выхода – уход составов с порожними контейнерами из сортировочной станции РЖД.

Внутри границ проекта моделировались все основные процессы ж/д терминала:

Модель ж/д контейнерного терминала


Благодаря возможностям среды AnyLogic в модель была добавлена 2D- и 3D-анимация. Она позволяла приближать определенные участки модели или наблюдать работу отдельных её компонентов, что помогало визуально контролировать ход процессов на каждом участке.

С помощью цветовой анимации обозначался различный статус контейнеров:

Кроме того, консультанты разработали систему «виртуальных датчиков», с помощью которых был организован процесс сбора данных с цифрового двойника. Операционные данные обновлялись в режиме реального времени. Они позволяли следить за текущими показателями терминала, а также осуществлять калибровку модели. Именно благодаря такой скрупулёзной работе над сбором данных удалось добиться высокой степени соответствия цифрового двойника терминала реальному объекту.

После создания и калибровки цифрового двойника была определена максимальная пропускная способность терминала, а показатели сравнили с данными из аналитической модели. При сравнении показателей работы моделей терминала с режимом «как есть» точность аналитической модели составила 72%, а с имитационной – 96%.

Имитационная модель контейнерного ж/д терминала


Также были проведены виртуальные испытания работы основного перегрузочного механизма терминала – портального крана: с различной длительностью для каждой крановой операции в трех-осевом передвижении основы и спредера. Таким образом были выявлены узкие места в работе крана и были предложены варианты оптимизации его работы, подкрепленные данными экспериментов.

В AnyLogic за моделирование погрузочно-разгрузочных работ отвечает специализированная Библиотека производственных систем. Она позволяет создавать точные модели транспортровки грузов на складах и предприятиях, в портах и треминалах, проще управлять материальными потоками и выявлять узкие места в технологических процессах.

Другая группа экспериментов касалась моделирования работы терминала при различной организации внутренней логистики. Показатели эффективности работы терминала, отображаемые в модели, позволили проанализировать значения выходных параметров при различной настройке экспериментов. В результате моделирования были разработаны рекомендации по модернизации инфраструктуры и реорганизации бизнес-процессов терминала, также основанные на данных моделирования.

Результат:

После проведения необходимых экспериментов и получения выходных данных инженеры выявили узкие места в работе и оптимальные сценарии модернизации. Консультанты определили, что при имеющихся мощностях и оптимизации определенных операций пропускную способность терминала можно повысить на 57%.

Подробнее о проекте – в видеопрезентации от компании Dilibrium.

Похожие проекты

Другие истории успеха

Сборник историй успеха от пользователей AnyLogic

Скачать